python - 如何使用非标准分隔符从词汇创建 DF？

Question

我尝试通过词汇来计算单词频率:

vocabulary = {}

for word in lemmatizer_results:
  if word in vocabulary:
    vocabulary[word] += 1
  else:
    vocabulary[word] = 1

在此之后，我尝试通过以下方式将结果转换为 DataFrame:

df = pd.DataFrame.from_dict(vocabulary, orient='index', columns=['word', 'frequency'])

如果字典的结构如下:

vocabulary = {'word1': [3], 
              'word2': [34]}

但我有这样的结构:

vocabulary = {'three': 1622,
 'elephant': 66,
 'power': 1070,
 'story': 667,
 'b': 65,
 'paterson': 1,}

你能帮我根据这些数据创建 DF 吗？谢谢!

Answer 1

你们很接近。使用orient='index'，字典键转换为数据帧索引，而值转换为数据。因此您可以重命名索引，然后重置它。

df = pd.DataFrame.from_dict(vocabulary, orient='index', columns=['frequency'])\
                 .rename_axis('word').reset_index()

print(df)

       word  frequency
0     three       1622
1  elephant         66
2     power       1070
3     story        667
4         b         65
5  paterson          1